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El reportero del 21st Century Business Herald, Wu Xiaoyu, y el reportero en prácticas, Jiao Wenjuan, informaron

El director ejecutivo de Xpeng Motors, He Xiaopeng, anunció en febrero de este año en una carta inicial en el Año del Dragón que Xpeng planeaba contratar a 4.000 personas e invertir 3.500 millones de yuanes en investigación y desarrollo de tecnología de inteligencia artificial.

Recientemente, el negocio inteligente de Xpeng Motors ha vuelto a dar la bienvenida a talentos clave. Un periodista del 21st Century Business Herald se enteró de varias fuentes independientes: Suo Kunlei, que tiene experiencia en alta tecnología, se unió a Xpeng Motors y es responsable de la experiencia del producto de la cabina inteligente de Xpeng. Su puesto es director senior y reporta a Wei. Bin, el director del Centro de Internet.

El nuevo responsable del Centro de inteligencia de datos (DIC) es Liang Jiankun, quien depende de He Xiaopeng. Ha estado en Xiaopeng Motors durante más de medio año. Este centro es el departamento técnico intermedio de Xiaopeng, responsable de la operación y mantenimiento del sistema de TI, datos, gestión del sistema de información, etc.

Suo Kunlei ha estado profundamente involucrado en la industria de servicios de información geográfica durante muchos años. Se unió a Amap en septiembre de 2011 y se desempeñó como gerente de producto. Los mapas proporcionan información espacial clave y orientación de navegación para los vehículos autónomos, lo que garantiza que los vehículos puedan llegar a su destino de forma segura y precisa. Por lo tanto, las empresas de automóviles prefieren los talentos con experiencia en mapas. Amap también es una importante fuente de talento para Xpeng Motors. Chen Yonghai, vicepresidente de planificación de productos de Xpeng, y Wei Bin, director del Centro de Internet, fueron anteriormente vicepresidente y director de productos originales de Amap, respectivamente.

Liang Jiankun, actualmente director de Xiaopeng DIC, tiene casi 20 años de experiencia en las industrias de tecnología informática y comunicaciones. Ha trabajado en diversos puestos en industrias relacionadas con TI, como desarrollo de software, diseño de hardware, integración de sistemas, redes de comunicaciones y. Operaciones de Internet. Se autodenomina "Veterano del emprendimiento en Internet".

Liang Jiankun es alumno de He Xiaopeng, quien se especializó en ciencias de la computación en la Universidad Tecnológica del Sur de China, y los dos también trabajaron juntos en AsiaInfo. Conocido como el "Arquitecto de Internet de China", el principal negocio de AsiaInfo en ese momento era el desarrollo de software y el suministro de soluciones de integración de sistemas a operadores de telecomunicaciones. Después de que Liang Jiankun dejara AsiaInfo en 2002, trabajó sucesivamente para China Netcom Group y 21CN como experto técnico y director de tecnología de la sucursal de Guangdong. Desde 2008, comenzó a iniciar negocios en el campo de Internet. Fundó Changying Network y se desempeñó como socio técnico de 3N. Esta última brinda principalmente servicios técnicos a algunas empresas de Internet. Después de unirse a Xiaopeng, Liang Jiankun asumió el trabajo de Huang Ronghai, exjefe del Centro de Inteligencia de Datos, quien fue transferido a jefe del departamento de recursos humanos en enero de este año.

Después de que Wu Xinzhou, la "figura del alma" de Xpeng Intelligent Drive, se fuera en agosto del año pasado, el negocio inteligente de Xpeng entró en un período de ajuste dinámico, con la salida de personas mayores y la incorporación de personas nuevas.

Según estadísticas incompletas, el año pasado después de la renuncia de Wu Xinzhou, siete veteranos del equipo XPeng Smart Driving renunciaron.

En noviembre de 2023 y enero de 2024, el jefe del departamento de software de Xpeng Motors, Parixit Aghera, y el líder del proyecto Xpilot, Liu Langechuan, dimitieron y siguieron a Wu Xinzhou para unirse a Nvidia. Desde enero de este año, Wang Tao, exjefe de percepción visual del equipo estadounidense, Liu Yilin, exdirector senior de productos de conducción autónoma, Pengyue Zhang, jefe del grupo estático de módulos de percepción, y Lin Yishu, jefe del Norte. El equipo estadounidense de conducción inteligente ha abandonado Xpeng.

Según estadísticas incompletas de informes públicos, incluidos Suo Kunlei y Liang Jiankun, en términos de inteligencia, Xiaopeng ha contratado a cinco gerentes medios y superiores este año.

Recientemente, Zhang Yu, exjefe de detección de Qingzhou Zhihang, se unió a Xpeng Motors. En marzo de este año, Xianming Liu, ex ingeniero senior de aprendizaje automático en Cruise, la empresa de conducción autónoma de GM, se convirtió en el jefe del equipo de inteligencia artificial de Xpeng, asumiendo el puesto de Liu Langechuan y responsable del desarrollo de XNGP. En junio de este año, Yuan Tingting, exdirector del negocio de conducción autónoma de Alibaba Damo Academy, asumió el cargo de director senior de productos de conducción autónoma en Xpeng Motors, en sustitución de Liu Yilin.

En general, en el momento crítico de sus esfuerzos de un extremo a otro, Xpeng todavía necesita sangre fresca para cubrir las vacantes en su equipo de conducción inteligente.

La tecnología de extremo a extremo continúa calentándose este año y la primera compañía automovilística en tomar la delantera es Tesla. En mayo de 2023, con el lanzamiento de la versión FSD Beta v12, Tesla se convirtió en la primera empresa automovilística en introducir una arquitectura de extremo a extremo para la conducción inteligente. Posteriormente, las empresas automotrices nacionales hicieron lo mismo. En mayo de este año, Xpeng Motors lanzó una actualización completa del sistema AI Dimensity, convirtiéndose en la primera empresa automovilística nacional en producir en masa modelos integrales a gran escala para su uso en automóviles. En julio, en la Conferencia sobre tecnología de conducción inteligente AI de Xiaopeng Motors, se lanzó la versión beta pública de Xpeng XNGP Smart Driving XOS 5.2.0.

Xpeng toma la delantera en la producción en masa de modelos grandes de principio a fin, lo que no significa que otras empresas de automóviles no tengan la oportunidad de ponerse al día. Una persona que ha estado en la industria de la conducción inteligente durante más de 10 años le dijo a un periodista del 21st Century Business Herald que cree que al entrar en un nuevo ciclo tecnológico liderado por Tesla, las empresas automotrices no pueden usar el tiempo tradicional para estimar el momento en que llegan los nuevos. Se producirán tecnologías. "No crean que quien tarde tanto tendrá que tardar tanto como nosotros".

NIO e Ideal esperan ganar la oportunidad de ponerse al día en la dirección de la tecnología de extremo a extremo ajustando sus organizaciones. A finales del año pasado, Ideal estableció un equipo separado para el modelo de extremo a extremo, que quedó bajo el equipo de "investigación y desarrollo de algoritmos", con Jia Peng a cargo. En junio de este año, la estructura organizativa de conducción inteligente de NIO se integró en un gran equipo modelo y un equipo de entrega a partir de las partes originales de percepción, control e integración.

En comparación con Ideal y NIO, Xpeng fue el primero en implementar soluciones de un extremo a otro y el último en realizar ajustes organizativos. En agosto de este año, Xpeng ajustó la estructura organizativa de Zhijia y estableció tres nuevos departamentos: desarrollo de modelos de IA, desarrollo de aplicaciones de IA y desarrollo de rendimiento de IA para escindir el departamento de desarrollo de tecnología original.

Una opinión es que Xiaopeng ha explorado varias soluciones, incluidas aquellas con imágenes y aquellas sin imágenes, y si bien acumula mucho, también viene con "equipaje pesado" cuando se trata de ajustes.

Sin embargo, una fuente cercana a Xpeng Motors expresó otra opinión al reportero del 21st Century Business Herald. Ajustar la organización no es el propósito, sino un medio para desarrollar rápidamente tecnología de extremo a extremo. El objetivo final es competir con qué empresa de automóviles. Estará en el mercado. El efecto después del coche de extremo a extremo es bueno. Considera que otras empresas automovilísticas ajustan sus estructuras organizativas antes del lanzamiento del modelo grande de principio a fin "para acelerar la implementación". Xiaopeng decidió hacer ajustes después del lanzamiento de la producción en masa, con el fin de lograr el efecto integrado de extremo a extremo para "ir más lejos". Después de embarcarse en el proceso de extremo a extremo, las empresas automotrices compiten por las capacidades de iteración rápida del sistema. Si no pueden realizar iteraciones de entrega urgente cada 3 o 4 meses y el efecto aumenta en múltiplos, es "pseudo-end-to". -fin."

El objetivo de Xpeng es convertirse en el pionero y divulgador mundial de la conducción inteligente con IA. Lograrlo de un extremo a otro significa que el tiempo para la transición de la conducción autónoma asistida a la conducción totalmente autónoma se acorta considerablemente. Según el plan de He Xiaopeng, se espera que Xpeng Motors logre una conducción inteligente "puerta a puerta" en el cuarto trimestre de 2024. En 2025, Xpeng logrará una experiencia de conducción inteligente en áreas urbanas comparable a la de la conducción inteligente a alta velocidad.

Sin embargo, el camino hacia la conducción totalmente autónoma no puede separarse de la inversión a largo plazo de dinero real por parte de las empresas automotrices, que incluye una enorme potencia informática y datos masivos de flotas. En el primer trimestre de 2024, la inversión en I+D de Xiaopeng fue de 1.350 millones de yuanes y planea invertir 3.500 millones de yuanes en investigación y desarrollo de tecnología relacionada con la IA en 2024. En el primer trimestre de este año, los gastos de I+D de Li Auto alcanzaron los 3.000 millones de yuanes, un aumento interanual del 64,6%; NIO invirtió 2.860 millones de yuanes en investigación y desarrollo multidimensional, como la conducción inteligente.

En términos de reservas de efectivo, Xpeng no tiene actualmente ninguna ventaja. Según el informe financiero, al 31 de marzo de 2024, las reservas de efectivo de Xpeng Motors ascendían a 41.400 millones de RMB, en comparación con los 98.900 millones de RMB durante el mismo período.

La venta de automóviles es la principal fuente de ingresos de las empresas automotrices. A juzgar por el objetivo de entrega para todo el año de 280.000 vehículos, el KPI de Xpeng en el primer semestre de este año solo se completó en aproximadamente una quinta parte. Para hacer realidad su ambición de conducción inteligente con IA, lo más urgente para Xiaopeng en este momento es vender automóviles.